利用局部动态最优Delaunay三角网改进逐点内插算法

针对传统的基于Delaunay三角网的逐点内插算法难以同时兼顾精度和效率的问题,依据Voronoi单胞和Delaunay三角形的几何特性,提出了一种基于局部动态最优Delaunay三角网的逐点内插算法,并在格网数字水深模型(grid digital depth model,Grid-DDM)中进行应用。实验结果表明,该改进算法能保证插值精度并明显提高执行效率。

基于规则格网的DEM建模方法研究

利用规则格网进行逐点DEM内插的关键在于:如何提高待插点周围数据的搜索效率及如何选取内插函数模型。针对以上两个问题,本文提出了"逐步扩张搜索"法,能迅速搜索到内插点所需的参考点数据;并在分析和比较各种DEM内插算法的基础上,结合二次曲面模型和加权平均法的优点,提出"组合内插模型"。实验表明,改进后的DEM逐点内插算法,能显著提高搜索速度和内插精度,具有很好的应用价值。